5月25日消息，據科技媒體TechRepublic報道，專門為應用開發者提供商務智能服務以幫助其賺錢的初創企業Pyze聯合創始人兼總裁普拉約特·辛格（Prabhjot Singh）預測，在大數據幫助下，應用市場潛力將在2020年增至1000億美元的規模。尋求利用應用賺錢的移動應用開發者應該加強關注分析技術，特別是可為消費者提供更深入洞察力的技術。

全世界數以百萬計的開發者都在開發應用，并將它們上傳到流行應用網站上，希望以此促進應用熱賣。他們可以推出自己的應用，但很少能讓應用脫穎而出，并找到最有可能的賺錢方式。辛格指出，在應用開發領域存在巨大的兩極分化現象，有的應用開發者取得巨大成功，每天收入超過100萬美元。但絕大多數應用開發者很難利用自己開發的產品賺錢。他說：“現在互聯網上大約有300多萬種應用，其中只有不到50%的開發者每月能夠獲得500美元以上收入。”

辛格認為，制約應用無法賺錢的重要原因是應用開發者缺少數據情報。這些數據情報可以引導他們開發質量更高的應用，產品也將擁有更好的前景。辛格稱：“那些可以建立大數據和分析渠道的公司，可以了解他們的應用正被如何使用，以及正被哪些人使用，這可以幫助他們建立‘粘性用戶’群體，這些用戶會繼續使用他們的應用。他們還可以與Facebook、LinkedIn等媒體取得聯系，重新定向用戶。這與那些只能在車庫中開發應用的開發者形成鮮明對比，后者希望能夠像大型應用開發公司那樣受到關注。”

過去2年中，辛格對應用市場進行了大量研究，包括與各種規模的數以百計的應用開發商進行交流。他說：“我們發現，大多數開發者都感到非常沮喪。他們想要更多了解自己應用的用戶和潛在用戶，但問題是這些移動應用通常被移動用戶使用，而移動分析未能向這些開發者提供他們急需的各類信息。”

問題的關鍵是能夠捕捉到數以百萬計用戶的足夠信息，然后通過分析找出關鍵數據，為開發者提供有關用戶以及用戶如何使用應用的重要信息。傳統營銷方式無法很好地解決此類問題。Pyze聯合創始人兼首席執行官迪基·辛格（Dickey Singh）說：“我們覺得可以通過機器學習和數據科學解決這些問題。這些技術可以自動聚合和分類用戶群，然后進一步分析個別用戶與應用之間的聯系。”

自動分類用戶群可以幫助開發者查看不同用戶如何使用相同的應用。機器學習技術與分析算法相結合后，可以剖析這些用戶及其使用習慣，并確認應用不同的使用方式。至此，應用可以基于特定用戶的習慣向他們提供個性化服務。此外，還可以確認應用的營利和非營利使用方式。這將讓應用開發者更清晰地看到誰在使用他們的應用，他們應該對產品進行哪些改進以便加強產品的賺錢能力。

迪基·辛格說：“在此類分析中，應用開發者可以看到，只有20%到30%的下載用戶會真正使用他們的應用。與此同時，應用開發者不僅在使用其應用的用戶中擁有了知名度，也會受到付費使用其更先進功能的用戶關注。這些人才是應用開發者建立持續營利業務的基礎。”

普拉約特·辛格表示，對使用各自產品的12家公司研究顯示，這些公司正與35%的消費者建立起聯系，占他們收入的20%。這種技術可以幫助拉平獨立設計師與大型應用開發公司之間的差距，也可以改善不以應用為主要業務但希望使用應用改善與客戶關系的大公司的接觸率。

對于移動市場來說，最好的消息就是分析技術已經開始為移動領域提供幫助，它不再僅限于提供簡單的登陸報告，告知你誰在何時何地登錄。隨著世界進一步向移動應用方向邁進，移動應用開始超越游戲的固定界限，開發能夠理解用戶需求、吸引用戶愿意付費使用的應用的公司，將迎來巨大機遇。